昨日关注:Visual Studio Team System 1204 CTP Extensibility Kit & MSF Agile 文档

本文记录了2005年1月27 - 28日的互联网及开发技术相关内容。涉及Visual Studio定制、打造亲和网站、Google AdWords API开放、.NET开发问题、Firefox市场情况、Java中文处理、无线移动会议提案等,还提及网摘应用和风险投资情况。

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2005-1-28

  • [开发工具] Visual Studio Team System 1204 CTP Extensibility Kit & MSF Agile 文档 #
    还有好多团队可能并不满足于VSTS自带的MSF以及XP方法论模板,希望可以对这些流程以及角色进行自定义,创建符合自己公司需要的模板,那么如何做呢?还好,我们现在有了Visual Studio Team System 1204 CTP Extensibility Kit,使用它可以很方便的在VSTS的DEC CTP版本中进行以下功能的定制,并且提供了部分示例代码
  • [网络技术] Dive Into Accessibility--在 30 天内打造更具亲和力的网站 #
    这本书回答了两个问题:第一个问题是「为什么该让我的网站更具亲和力?」如果你没有网站的话,你并不是这本书的对象。第二个问题是「该如何让我的网站更具亲和力?」如果你没有被第一个问题的回答所说服,那么你也不会对第二个问题感兴趣。
  • [互联网] Google AdWords API beta #
    前两天的消息得到了证实,Google AdWords的API已经开始向公众开放。Google AdWords API beta目前可以支持Java、.NET、Perl、PHP以及XML五种语言,并公开提供了不少简单的代码示例。
  • [互联网] Google员工写blog吸取教训 一些内容当留神 #
    Jen是从1/17日起开始在Ninetyninezeros上发表文章,很快引起不小的注意,但他的文章本周突然全部消失,因此引发不少揣测。更添增神秘的是,号称拥有80亿网页数据库的Google搜索引擎竟然巧合的遗漏了该网站,若用雅虎或其他blog汇整网站却还可以搜索到之前的文章。
  • [.NET开发] 浅谈DOTNET大规模团队开发控制与asp.net中webform的viewstate #
    程序发开过程中如果EnableViewState=true,那么朋友你的问题就来了!首先System.Web.UI.HtmlControls中的所有成员并不是很好可以进行代码绑定到.cs或.vb中去!即使你加入了,当你把完成的工作移交美工做后期视觉处理时,要特别郑重的对美工声明“不要轻易去做cut to paste!”如果对方不慎做了这个动作,不幸的事情就轮到你头上了!请仔细再检查您的代码吧,有可能有元素声明丢失或声明改变了。更大的灾难还在后面。例如你在系统中使用了HtmlTable并且RunatServer了,你的要求是要HtmlTable中数据量随条件变化而会有增减时,你会发现如果新数据集合大于旧数据集合时新数据集合不能以正确的格式显示在webform中,新数据与旧数据不完全重合时会被旧数据覆盖。对这种问题我的解决办法是什么呢?就是EnableViewState=false,抛弃Object.Property这种写法,而在程序中用Request[””],虽然也可以解决,但是比我的感觉是一种很怪异的。毕竟这种写法违背了系统的优美性与一致性,导致代码部分程度上的难读。
  • [Firefox] Firefox:“火狐”慢热 #
    笔者对国内用户使用网页浏览器的情况做了一番调查后发现,来自一线开发人员及终端用户的声音颇具“中国特色”,“火狐”在国内互联网市场上的表现也与其在国外的表现完全不同。事实上,在国内互联网用户中,Firefox的市场占有率还很低,甚至还不到0.1%。
  • [网络技术] Hello Unicode ——JAVA的中文处理学习笔记 #
    很多国际化应用的让我理解了这么一个道理:Unicode是为更方便的做国际化应用设计的,而Java核心的字符是基于UNICODE的,这一机制为应用提供了对中文“字”的控制(而不是字节)。但如果不仔细理解其中的规范,这种自由反而会成为累赘,从而导致更多的乱码问题
  • [无线移动] 802.15 WPAN会议中国提案获发表 将于3月出结果 #
    日前,在美国加州举行的IEEE 802.15无线个人局域网络(WPAN)中期会议期间,在802.15.3a WPAN(高速率)标准化会议的几轮投票中,DS-UWB一度被选为802.1 5.3a WPAN标准提案的唯一候选案,但由于未获得75%的支持率,标准化的僵局仍在持续;而在802.15.4a WPAN(低速率)标准化会议中,802.15.4a工作小组建议包括中、欧首度合作提交的一项标准提案在内的全部26项标准提案尽快进行相互整合。

2005-1-27

  • [365Key报道] 网摘的Blog本性 #
    我们有时候写的Blog不也是先列出原文连接,然后加以评论嘛。网摘也可以这样用,直接在网摘里面写对网页的评论,如果安装了鼠标右键功能,还省去了自己写代码加连接的工作,而且网摘还提供页面评分等等。
  • [融资并购] 2004中国风险投资创记录 IDG新世纪战略看好中国 #
    麦戈文和他有远见的中国合伙人笑到了最后。五年前中国市场腾飞,IDG技术创业投资基金(以下称IDG技术)开始“数钱”。IDG技术获得高达42%的投资回报率。管理咨询公司清科公司首席执行官倪正东说:“IDG从早期的投资中获得了最佳机会。”
  • [网络技术] 网页中时间选取功能的实现(Popup calender). #
    网上有很多的时间选取的JavaScript,我觉得这一种是我见到的最好的一种,我把它整理了一下,并在VS.NET环境中写了一个DEMO程序,大家可以看看,也可以收藏作为资料, 这个PopCalender支持IE和Mozila.

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在现代军事领域,导弹的精确打击能力至关重要,而导弹的飞行轨迹直接影响其命中精度。为了深入研究导弹的飞行特性,本文通过 MATLAB 软件中的 Simulink 工具,对导弹的六自由度三维轨迹进行仿真分析。目标在惯性坐标系下进行匀速或变速机动,导弹采用比例导引法进行追踪。通过建立运动学与动力学模型,模拟导弹的飞行过程,旨在获取导弹的运动轨迹以及与目标的距离变化规律,为导弹的制导与控制研究提供理论支持与数据参考。 目标在惯性坐标系中按照设定的匀速或变速规律进行机动。其运动状态由位置、速度和加速度等参数描述,通过数学公式精确表达其在三维空间内的运动轨迹。匀速运动时,目标的速度保持恒定,位置随时间线性变化;变速运动时,引入加速度参数,使目标的运动更具复杂性和实战性。 导弹采用比例导引法进行制导。根据比例导引法的基本原理,导弹的加速度与目标与导弹之间的相对位置和相对速度成正比。结合导弹的运动学和动力学规律,建立导弹的六自由度运动模型。该模型考虑了导弹在三维空间内的平动和转动自由度,包括导弹的俯仰、偏航和滚转运动,以及相应的速度和加速度变化。通过运动学方程描述导弹的位置和姿态变化,动力学方程则考虑了导弹的推力、气动力和重力等因素对导弹运动的影响,从而全面刻画导弹的飞行特性。 在 MATLAB 的 Simulink 环境下,搭建仿真模型。将目标运动模型和导弹运动模型以模块化的方式进行组合,通过信号连接实现目标与导弹之间的信息交互。设置不同的初始条件,如目标和导弹的初始位置、速度、加速度等,以及比例导引法中的比例系数等参数。启动仿真后,Simulink 根据模型中的方程和参数,实时计算导弹和目标的运动状态,并以图形化的方式展示导弹的三维飞行轨迹以及导弹与目标之间的距离变化曲线。通过多次仿真,调整参数,
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 图像超分辨率是一种计算机视觉技术,目的是将低分辨率图像提升为高分辨率图像,恢复其细节。近年来,深度学习的快速发展为该领域带来了显著突破。本文将探讨如何利用Python和深度学习实现图像超分辨率,并以srez-master项目为例进行实战解析。 深度学习是机器学习的一个分支,依靠多层神经网络模拟人脑学习过程。在图像超分辨率任务中,卷积神经网络(CNN)是常用架构,能够学习图像特征并生成高分辨率图像。 Python是数据科学和机器学习领域的主流语言,拥有丰富的深度学习库。对于图像超分辨率,常用库包括: TensorFlow 或 PyTorch:提供构建和训练神经网络的工具。 Keras 或 PyTorch Lightning:简化模型构建和训练。 OpenCV:用于图像处理和预处理。 Numpy:用于数值计算和矩阵操作。 PIL 或 imageio:用于处理和显示图像。 srez-master是一个开源的图像超分辨率项目,基于SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)模型,包含生成器和判别器: 生成器:将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 判别器:区分真实高分辨率图像与生成器生成的图像,提升生成器的细节还原能力。 数据准备:收集低分辨率和高分辨率图像对,进行缩放和归一化等预处理。 模型构建:根据srez-master代码搭建SRGAN模型,包括生成器和判别器。 训练过程:使用优化器(如Adam)和损失函数(如MSE或GAN损失)进行训练,并定期保存模型权重。 测试与评估:将模型应用于新的低分辨率图像,生成高分辨率结果,并通过PSNR和SSIM等指标评估效果。 结果展示:对比原始低分辨率图像和超分辨率图像,直观展示效果。 ESR
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